最优化方法
最优化方法及其应用
最优化方法及其应用最优化方法可以分为无约束优化和约束优化两种情况。
无约束优化是指在没有任何限制条件下，通过优化算法寻找函数的最小值或最大值。
约束优化则是在一定的约束条件下，寻找函数的最优解。
无约束优化问题可以通过求导数或者对函数进行逼近来解决，而约束优化问题往往需要使用更为复杂的方法，如拉格朗日乘数法、内点法等。
最优化方法在工程领域中有着广泛的应用。
例如在电力系统中，需要优化电力分配，以确保电力的高效利用和供应的稳定性。
另外，在机器学习算法中，最优化方法被用于调整模型参数，以提高模型的预测能力。
最优化方法还被广泛应用于交通流优化、资源分配、供应链管理等各种工程问题中。
经济学中的优化方法可以帮助决策者在有限资源下做出最佳的决策。
例如，在企业决策中，需要通过优化方法确定生产数量和价格，以实现最大的利润。
此外，最优化方法还可以帮助经济学家解决资源配置、市场设计等问题。
最优化方法在运筹学中也有着重要的应用。
运筹学是一门研究如何有效利用有限资源的学科，最优化方法在其中发挥着重要的作用。
例如，在物流领域中，需要通过最优化方法确定最短路径和最佳资源分配，以提高物流运输的效率。
此外，最优化方法还可以应用于排产调度、库存管理等问题中。
最优化方法的常见算法主要有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
梯度下降法是一种迭代优化算法，通过不断迭代更新参数值，直至达到最优解。
牛顿法基于函数的泰勒展开式，通过求解线性方程组来逼近最优解。
拟牛顿法则是对牛顿法的改进，通过近似求解Hessian矩阵，减少计算量。
除了传统的最优化方法，近年来深度学习的兴起也为最优化方法带来了新的挑战和应用。
深度学习网络中的参数优化也可以看作是一种最优化问题，通过梯度下降法或其他优化方法来调整参数值，以降低模型在训练数据上的误差。
随着深度学习的发展，越来越多的变种最优化算法被提出和应用于不同的深度学习架构中。
总结来说，最优化方法是一种解决最优化问题的强大工具，可以应用于各个领域中的决策问题。
最优化方法PPT
共117页第8页
同时太阳系这个"整体"又是它所属的"更大整 体"--银河系的一个组成部分。世界上的具体系统是 纷繁复杂的，必须按照一定的标准，将千差万别的 系统分门别类，以便分析、研究和管理，如：教育 系统、医疗卫生系统、宇航系统、通讯系统等等。 如果系统与外界或它所处的外部环境有物质、能量 和信息的交流，那么这个系统就是一个开放系统， 否则就是一个封闭系统。开放系统具有很强的生命 力，它可能促进经济实力的迅速增长，使落后地区 尽早走上现代化。如改革开放以来已大大增强了我 们的综合国力。而我国的许多边远山区农村，由于 交通不便，相对封闭，还处于比较落后的状态。
会科学和思维科学的相互渗透与交融汇流，产生了 具有高度抽象性和广泛综合性的系统论、控制论和 信息论。
系统论是研究系统的模式、性能、行为和规律 的一门科学。它为人们认识各种系统的组成、结构、 性能、行为和发展规律提供了一般方法论的指导。 系统论的创始人是美籍奥地利理论生物学家和哲学 家路德维格·贝塔朗菲。系统是由若干相互联系的 基本要素构成的，它是具有确定的特性和功能的有 机整体。如太阳系是由太阳及其围绕它运转的行星 （金星、地球、火星、木星等等）和卫星构成的。
从数学上比较一般的观点来看，所谓最优化问题可 以概括为这样一种数学模型：给定一个“函数”，F(X)， 以及“自变量”X应满足的一定条件，求X为怎样的值时， F(X)取得其最大值或最小值。这里在函数和自变量两个 词上之所以打上引号，是想强调它们的含意比中学数学 和大学微积分中函数的定义要广泛得多。通常，称F(X) 为“目标函数”，X应满足的条件为“约束条件”。约 束条件一般用一个集合D表示为：X∈D。求目标函数 F(X)在约束条件X∈D下的最小值或最大值问题，就是一 般最优问题的数学模型，它还可以利用数学符号更简洁 地表示成：Min F(X)或Max F(X)。
最优化方法全部课件
f x0
据此有
ⅰ) 等号成立当且仅当 p 与f x0 同方向或与 f x0
同方向。且当
p与
f x0
同方向时，f x0
p
取到最大值
f x0 。当 p 与 f x0 同方向时，f x0 取到最小值 p
f x0
第1章 预备知识
1.1 经典极值问题 1. 例子， 2. 数学模型 第一，无约束极值问题
min f x1, x2, , xn 或 max f x1, x2, , xn
解法：解方程组 第二，仅含等式约束的极值问题
min f x1, x2, , xn s.t. hi x1, x2, , xn 0, i 1, 2, ,l(l n)
p
思考：f x 与
f x f x f x
,
,,
的异同。
p
x1 x2
xn
根据极限理论，易见
若
f x0
p
0，则p方向是 f
x
在点
x0 处的上升方向；
若 f x0 0，则 p方向是 f x在点 p
x0
处的下降方向。
因此，方向导数的正负决定了函数值的升降。
例1.8 P19
几个常用函数的梯度公式
（1）若 f x C ，则 f x 0
（2） bT x b ；
（3） xTQx 2Qx ；
（4） xT x 2x .
，即 C 0 ；
2. Hesse矩阵
问：函数 f x 关于变量 x 的二阶导数又是什么？
1.5 梯度和Hesse矩阵
本段讨论都基于对函数 f x 可微的假定。
约束最优化方法
约束最优化方法
约束最优化方法是指通过给定约束条件，寻找目标函数的最优解。
以下是一些常用的约束最优化方法：
1. 拉格朗日乘子法：将约束最优化问题转化为无约束最优化问题，通过求解无约束最优化问题得到原问题的最优解。
2. 罚函数法：将约束条件转化为罚函数项，通过不断增加罚函数的权重，使目标函数逐渐逼近最优解。
3. 梯度下降法：通过迭代计算目标函数的梯度，沿着梯度的负方向搜索目标函数的最优解。
4. 牛顿法：通过迭代计算目标函数的Hessian矩阵，使用Hessian矩阵的逆矩阵乘以梯度向量来逼近最优解。
5. 遗传算法：模拟自然界的遗传机制，通过种群迭代的方式搜索最优解。
6. 模拟退火算法：模拟物理退火过程，通过随机搜索的方式搜索最优解。
7. 蚁群算法：模拟蚂蚁觅食行为，通过模拟蚂蚁的信息素传递过程来搜索最优解。
8. 粒子群算法：模拟鸟群、鱼群等群集行为，通过模拟粒子间的相互作用来搜索最优解。
这些方法各有优缺点，应根据具体问题选择合适的方法进行求解。
最优化方法求解技巧
最优化方法求解技巧最优化问题是数学领域中的重要课题，其目标是在给定一组约束条件下寻找使目标函数取得最大（或最小）值的变量取值。
解决最优化问题有多种方法，下面将介绍一些常用的最优化方法求解技巧。
1. 直接搜索法：直接搜索法是一种直接计算目标函数值的方法。
它的基本思路是在给定变量范围内，利用迭代计算逐步靠近最优解。
常用的直接搜索法包括格点法和切线法。
- 格点法：格点法将搜索区域均匀划分成若干个小区域，然后对每个小区域内的点进行计算，并选取最优点作为最终解。
格点法的优点是简单易行，但对于复杂的问题，需要大量的计算和迭代，时间复杂度较高。
- 切线法：切线法是一种基于目标函数的一阶导数信息进行搜索的方法。
它的基本思路是沿着目标函数的负梯度方向进行迭代搜索，直到找到最优解为止。
切线法的优点是收敛速度较快，但对于非光滑问题和存在多个局部最优点的问题，容易陷入局部最优。
2. 数学规划法：数学规划法是一种将最优化问题转化为数学模型的方法，然后借助已有的数学工具进行求解。
常用的数学规划法包括线性规划、非线性规划、整数规划等。
- 线性规划：线性规划是一种求解目标函数为线性函数、约束条件为线性等式或线性不等式的优化问题的方法。
常用的线性规划求解技巧包括单纯形法和内点法。
线性规划的优点是求解效率高，稳定性好，但只能处理线性问题。
- 非线性规划：非线性规划是一种求解目标函数为非线性函数、约束条件为非线性等式或非线性不等式的优化问题的方法。
常用的非线性规划求解技巧包括牛顿法、拟牛顿法、遗传算法等。
非线性规划的优点是可以处理更广泛的问题，但由于非线性函数的复杂性，求解过程相对较复杂和耗时。
- 整数规划：整数规划是一种在变量取值为整数的前提下求解优化问题的方法，是线性规划和非线性规划的扩展。
由于整数规划的复杂性，常常利用分支定界法等启发式算法进行求解。
3. 近似法：近似法是一种通过近似的方法求解最优化问题的技巧，常用于处理复杂问题和大规模数据。
五种最优化方法范文
五种最优化方法范文最优化方法是指为了在给定的条件和约束下，找到一个最优解或者接近最优解的问题求解方法。
这些方法可以用于解决各种实际问题，例如优化生产计划、项目管理、机器学习、数据分析等。
下面将介绍五种常见的最优化方法。
1. 线性规划（Linear Programming）：线性规划是一种数学优化技术，用于解决线性目标函数和线性约束条件下的问题。
线性规划方法可以用于优化生产计划、资源分配、供应链管理等问题。
它的基本思想是将问题转化为一个线性目标函数和线性约束条件的标准形式，然后使用线性规划算法求解最优解。
2. 非线性规划（Nonlinear Programming）：与线性规划不同，非线性规划处理非线性目标函数和约束条件。
非线性规划方法适用于一些复杂的问题，例如优化机器学习模型、最优化投资组合配置等。
非线性规划方法通常使用梯度下降、牛顿法等迭代算法来逐步优化目标函数，找到最优解。
3. 整数规划（Integer Programming）：整数规划是一种数学优化技术，用于求解在决策变量为整数的情况下的优化问题。
整数规划方法通常用于优化工程排程、选址和布局问题等。
整数规划在求解时需要考虑变量取值范围的整数要求，使用分支定界、割平面等方法求解，保证最优解是整数。
4. 动态规划（Dynamic Programming）：动态规划是一种将复杂问题分解为一系列子问题来求解的最优化方法。
它通常用于处理具有重叠子问题和最优子结构特性的问题，例如最优路径问题、背包问题等。
动态规划方法通过记忆化或者状态转移的方式来求解最优解，可以有效避免重复计算，提高求解效率。
5. 元启发式算法（Metaheuristic Algorithm）：元启发式算法是一类基于启发式的最优化方法。
与传统的优化方法不同，元启发式算法通常不需要依赖目标函数的导数信息，适用于处理复杂问题和无法建立数学模型的情况。
常见的元启发式算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，它们通过模拟自然界中的生物群体行为来最优解。
最优化计算方法PPT课件
0.91
0.91
3 (x 5)2 ( y 3)2 18 (x 1)2 ( y 1)2
0.91
0.91
8 (x 3)2 ( y 1)2 6 (x 5)2 ( y 1)2 ] / 84
▪ 问题为在区域0=<x=<6, 0=<y=<6上求z=f(x,y)的 最小值。
•15
绘制目标函数图形
xnew=a+(b-a)*rand(1); ynew=c+(d-c)*rand(1); znew=subs(z,[x,y],[xnew,ynew]); if znew<zmin
xmin=xnew; ymin=ynew; zmin=znew; fprintf('%4.0f %1.6f %1.6f %1.6f\n', n, xmin, ymin, zmin); end end
•16
16/5+...+17/140 (x2-10 x+26+y2-2 y)91/200
20
15
10
5
5 0
5 0
-5
-5
y
x
•17
绘制等值线图
ezcontourf(z,[0 6 0 6])
colorbar, grid on
16/5+...+17/140 (x2-10 x+26+y2-2 y)91/200 6
据的统计分析给出：对离救火站r英里打来
的求救电话，需要的响应时间估计
为
。下图给出了从消3.防21管.7r0员.91 处得到
的从城区不同区域打来的求救电话频率的
估计数据。求新的消防站的最佳位置。
•13
最优化方法 总结
最优化方法总结
最优化方法是一种用于求解最优化问题的数学工具和技术。
最优化问题是指在给定约束条件下寻找使得目标函数取得最大或最小值的变量取值。
最优化方法主要分为两类：无约束优化和约束优化。
在无约束优化中，最优化方法包括：
1. 梯度下降法：通过不断迭代来寻找函数的最小值点，在每一步迭代中通过计算函数的梯度来确定下降的方向和步长。
2. 牛顿法：使用函数的一阶和二阶导数来近似估计最小值点，通过迭代计算来逐步逼近最小值点。
3. 拟牛顿法：使用函数的梯度信息来估计牛顿法的一阶导数信息，以减少计算二阶导数的复杂性。
4. 共轭梯度法：通过迭代来求解线性最小二乘问题，可以高效地求解大规模问题。
在约束优化中，最优化方法包括：
1. 等式约束优化：利用拉格朗日乘数法将等式约束转化为无约束优化问题，并使用无约束优化方法求解。
2. 不等式约束优化：使用罚函数、投影法或者序列二次规划等方法将不等式约束转化为无约束优化问题，并使用无约束优化方法求解。
3. 信赖域方法：通过构造信赖域来限制搜索方向和步长，以保证在搜索过程中满足约束条件。
4. 内点法：通过转化为等式约束问题，并使用迭代法来逐步逼近约束边界。
总体来说，选择适当的最优化方法取决于问题的性质和约束条件的类型。
不同的最优化方法有不同的优缺点，适用于不同的问题，因此需要在具体应用中进行选择和调整。
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一、 课程介绍 1.课程描述：
最优化方法是近几十年发展和形成的一门新兴的应用学科。它利用数学、计算机 科学以及其它科学的新成果研究各种系统和实际问题的优化设计，控制和管理的途径 以及策略，为决策者和管理者提供科学决策的理论依据和实际操作手段与方法，是集 理论性与应用性为一体的学科，在生产管理和工程技术等许多领域中有广泛的应用前 景。本课程为运筹学课程的后续进阶课程，针对高年级数学类专业学生开设，侧重非 线性最优化问题的理论和方法，包括最优化方法的若干基本内容：无约束最优化方法 （最速下降法和 Newton 类方法）、共轭梯度方法、非线性最小二乘问题及数值解法、 约束最优化问题的数值解法等。通过课程学习，要求学生掌握最优化的基本理论和方 法，能够利用这些理论方法并借助计算机软件对实际问题进行建模、分析和求解，进 而提升对应用数学的理解，培养应用数学知识解决实际问题的能力。 2.设计思路：
学基础等 并行课程：泛函分析；微分方程数值解法等 后置课程：《计算复杂性理论》、《时间序列分析》、《现代数值方法选讲》等。 二、课程目标
本课程目标是为数学类专业高年级学生提供最优化理论和算法的基本知识框架和 主流成果，使学生了解学科发展的历程和前沿研究动态，同时引导并培养学生用数学 语言和数学思维来描述和解决实际问题的能力，增强沟通能力和团队合作意识。课程 结束时，学生应能： （1）理解和掌握最优化方法的基本理论，常用算法的构造思想和途径，并能针对简单 问题给出这些算法的计算步骤和结果。 （2）提高数学理论分析能力，理解并掌握本课程中较常采用的数学思想和技巧，并且
中国海洋大学本科生课程大纲
课程名称
最优化方法 Optimization Methods
课程属性 专业知识
课程代码 075103301333
课时/学分
48/3
课程性质 选修
实践学时
责任教师 曾雪迎
课外学时
96 (48×2)
课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修
约束优化与实际问题紧密相关，与无约束优化问题相比，约束优化问题要复杂得 多。本部分将为学生介绍如下基本知识：一般约束优化问题的基本概念及最优解条件 的刻画；简单约束优化问题的数值方法；将约束优化转化为无约束优化进行求解的罚 函数法和障碍函数法。 3. 课程与其他课程的关系： 先修课程：高等代数 I、II；数学分析 I、II、III；数值分析；数学实验基础；运筹
多约束优化方法的基础。本部分以光滑的多元函数求极小值问题为核心，介绍无约束 优化的基本框架，并且展开介绍不同类型的数值方法。主要包括：最优解条件的刻画、 最速下降法、Newton 法、拟 Newton 法及共轭梯度法。同时，针对一类特殊并且有广泛 应用背景的无约束优化问题，我们将介绍非线性最小二乘问题及其数值算法。
要完成所有的课程任务，学生必须： （1）按时上课，上课认真听讲，积极参与课堂讨论，课堂表现和出勤率是成绩考核的 组成部分。 （2）按时完成常规练习作业。这些作业要求学生按书面形式提交，只有按时提交作业， 才能掌握课程所要求的内容。延期提交作业需要提前得到任课教师的许可。 （3）完成教师布置课外实验作业及课程项目。课外实验作业以程序和结果截图的形式 提交；课程项目带有一定的研究性，以论文的形式呈现结果，并进行课堂展示。课程 项目需要进行一定量的阅读文献和背景资料、编写程序，要求以小组合作形式完成。 项目作业能将课程理论内容学以致用，解决实际问题，同时促进同学间的团队合作、 相互学习、并能引导对某些问题和理论进行更深层次地思考。 四、参考教材与主要参考书 1、选用教材： 《数值最优化方法》，高立 编著，北京大学出版社，2014 年 8 月出版。 2、主要参考书： [1]《最优化方法》（第二版），孙文瑜，徐成贤，朱德通编著，高等教育出版社，2010 年出版。
-3-
[2]《凸优化》，英文书名：Convex Optimization，Stephen Boyd 著，王书宁等译，清
华大学出版社，2013 年 1 月出版。
[3]《非线性规划》，英文书名：Nonlinear Programming，Dimitri P. Bertsekas 著，
பைடு நூலகம்
宋士吉等译，清华大学出版社，2013 年 12 月出版。
最速下降法及其收敛速度
基本 Newton 方法；阻尼 Newton 方法；混合方法； LM 方法
拟 Newton 条件；拟 Newton 方法的修正公式；拟 Newton 方法的基本性质
若干实际问 题的最优化 模型举例
Matlab 实现 梯度下降法 并检验收敛 速度 Matlab 实现 Newton 法并 检验收敛速 度
本课程在运筹学课程的基础上，旨在为数学类专业高年级本科生提供一个系统严 谨且包含最新成果的非线性最优化知识结构，提高学生的科学素质和能力，并为学生 将来从事相关领域的理论与算法研究或利用最优化方法解决实际问题打下坚实的基
-1-
础。课程内容主要包括二个模块：无约束优化方法和约束优化方法。 无约束优化在最优化理论中占有重要地位，除了本身的意义与应用外，它也是许
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能够加以利用。 （3）利用计算机软件（Matlab 等）对最优化问题进行求解、并对结果进行合理分析、 并且针对问题的实际背景提供合理的科学解释； （4）针对实际问题开展项目研究（包括问题简化假设、建模、求解、结果分析等）， 并通过书面论文和课堂展示的形式提供研究结果；激发同学深入理解最优化方法在处 理实际问题时所遵循的理念，提升提出问题并解决问题的能力。 三、学习要求
五、进度安排
序号 专题
主题
1
引论
最优化简介及基 础知识
无约束 最优性条件及方
最优化 法的特性
2
方法的
基本结 构
线搜索方法及信 赖域方法
最速下降法
负梯度
方法与 Newton 方法
3
Newto n 型方
法 拟 Newton 方法
计划 课时
2 2 3 2
3 4
主要内容概述
实践内容
最优化方法的主要内容、 分类及应用实例；最优化 方法的基础知识 最优解的必要及充分条 件；无约束优化方法的基 本框架；收敛性及收敛速 度 精确和非精确线搜索准 则；线搜索法求步长；信 赖域方法的思想及算法